【摘 要】
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为了对回弹量进行精准预测和控制,以飞机翼肋件为研究对象,结合有限元模拟和RBF神经网络对橡皮囊成形的飞机翼肋凸翻边回弹情况进行预测。首先利用PAM-STAMP 2G软件进行翼肋的橡皮囊成形模拟,将模拟得到的翻边回弹值与同参数下试验件的实际回弹测量值对比,验证了模拟试验代替实际成形的可行性。然后借助正交试验获得不同参数组合下的进行模拟试验的影响因素数组,并通过有限元模拟成形获得测量点的回弹值作为神经网络的训练样本,建立RBF神经网络并对其训练测试得到最优的网络模型。最后采用与神经网络输入相同的工艺参数进行翼
【机 构】
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沈阳航空航天大学航空制造工艺数字化国防重点学科实验室,中国国际航空股份有限公司,航空工业沈阳飞机工业（集团）有限公司
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为了对回弹量进行精准预测和控制,以飞机翼肋件为研究对象,结合有限元模拟和RBF神经网络对橡皮囊成形的飞机翼肋凸翻边回弹情况进行预测。首先利用PAM-STAMP 2G软件进行翼肋的橡皮囊成形模拟,将模拟得到的翻边回弹值与同参数下试验件的实际回弹测量值对比,验证了模拟试验代替实际成形的可行性。然后借助正交试验获得不同参数组合下的进行模拟试验的影响因素数组,并通过有限元模拟成形获得测量点的回弹值作为神经网络的训练样本,建立RBF神经网络并对其训练测试得到最优的网络模型。最后采用与神经网络输入相同的工艺参数进行翼
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